随笔分类 - 图像处理
摘要：1、高斯分布： 透彻理解高斯过程Gaussian Process (GP)_人工智能_冯喆--AI工匠-CSDN博客 https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/80276061 一文详解高斯混合模型原理 - 知乎 https://z
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摘要：1、 GPML toolbox I: 基本介绍 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41521513 最经典的GP代码包：http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/ Multi-output Gaussia
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摘要：The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/ 图像分为200个图像的训练集和100个图像的测试集。 Berkeley S
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摘要：一、基于插值 二、基于重建 三、基于学习 稀疏表示 LLE 基于邻域嵌入的超分辨率重建 | 学步园 https://www.xuebuyuan.com/2224612.html 流形学习的几何观点 http://www.cad.zju.edu.cn/reports/%C1%F7%D0%CE%D1%A
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摘要：极大似然估计与EM算法： 详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)_林立民爱洗澡-CSDN博客 https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 GMM（高斯混合模型）以及简单实现_zjm75
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摘要：非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT) 类似小波变换，都是将源图像变换后对系数进行一些处理，再逆变换回目标图像。 NSCT是一种新型平移不变，多尺度，多方向性的快速变换。 NSCT是基于Nonsubsampled金字塔(NS
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摘要：饱和度：saturation 定义为彩度除以明度，表征彩色偏离同亮度灰色的程度。饱和度是指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度。 高饱和度可以让图像色彩更鲜艳，饱和度低，图像会显得灰暗。 提升饱和度有很多方法：图像插值法，或者转换到HSI色彩空间然后增强S（Saturation，饱和度）分量等等。 此时的
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摘要：1、基于流形学习数据聚类与可视化 -豆丁网 https://www.docin.com/p-1143069343.html 借助流形学习对数据降维处理。 2、
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摘要：1、多源图像-多视角 超分辨率图像复原综述_真印良品_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_91991d6501018cjr.html 从多幅LR图像中得到HR图像： 信息，这样就不能为HR图像的复原提供新的信息。如果每幅LR图像彼此之间都是不同的亚像素平移，那么它
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摘要：主要分为四步： 边缘检测 将边缘检测得到的边缘 以黑色的形式贴在原来的画上。 对贴了边缘的图进行双边滤波，双边滤波可以较好的滤波的同时保留边缘。 修改图像的颜色的饱和度，本文采用的是将RGB转化为HSI空间，然后调整S分量。 一、代码修改： 1、未定义标识符cvCanny，加头文件: #includ
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摘要：1、[数字图像处理]模糊算法用于图像增强 - zhoufan的专栏 https://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/13502329 2、论文：模糊理论及其在图像处理中的应用 3、模糊理论用于边缘提取 《改进的模糊推理规则图像边缘检测算法 Im
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摘要：基于学习的超分辨率技术最早是由卡耐基一梅隆实验室的 Baker S在2000年提出的。他们提出一种基于识别先验 知识的方法,通过算法去学习训练指定类别,将得到的先验 知识用于超分辨率。随后,多伦多大学的 Hertzmann a等提 出了基于多尺度自动回归的图像类比算法。麻省理工学院的 Freeman
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摘要：Mallat 基于离散二进小波变换，MER(Multiscale Edge Representation)多尺度边缘检表示。多尺度边缘检测与重构。 一、多尺度边缘检测 二、重构
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摘要：一、书籍信息 电子工业出版社 才溪著 二、目录 三、笔记 四、其他 其中，对个人具有参考意义的有： 1）图像质量评价 2）加权边缘信息相关 3）基于多尺度边缘图像融合
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摘要：公式基于样本x和 y 之间的三个比较衡量：亮度 (luminance)、对比度 (contrast) 和结构 (structure)。 每次计算的时候都从图片上取一个 N*N的窗口，然后不断滑动窗口进行计算，最后取平均值作为全局的 SSIM。 【转载自】 图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM
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摘要：一、C中用数组存图像信息,下标索引： pbTag[y*newWidth+x] 二、MATLAB用img(m,n)，图像下标从1开始。 Matlab的下标是可以多行多列同时引用的，而像C语言等一次只能引用一个。 A(2:3,3:-1:1)表示引用数组中的2~3行，3~1列对应的元素 A(:,end)表
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摘要：1、BRISQUE算法 https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/79262078 《No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain》 BRISQUE的意思是Bli
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摘要：uchar *pImg=(uchar *)CI.GetBits();//得到CImage数据区地址 ps=img.ptr<uchar>(i); 【转载自】 OpenCV中Mat对象转CImage - 挨踢生涯 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/xianglifighter
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摘要：1. 对深度学习相关神经网络理解深入，如DNN、CNN、RNN、GAN等；2. 有深厚的理论研究背景和数据基础，熟悉EM、MCMC、LR、LDA、PCA、时间序列等数学方法；3. 熟悉一种以上的深度学习的开源框架，如Caffe、TensorFlow、ARM AI Library、SNPE等； htt
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摘要：基础图像算法denoise/sharpness、3DLUT、 HDR、superNight等； 图像美化算法如美颜、风格化等； 软硬件结合图像算法如ISP（image signal processor)算法的开发调优、白平衡、自动对焦、自动曝光控制。 图像语义算法如场景识别、物体分割、图像超分。
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